Head-to-Head Model Comparison

Llama 3.2 90B Vision vs Llama 3.2 3B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri
Paylaş
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Llama 3.2 90B Vision vs Llama 3.2 3B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Meta tarafından geliştirilen Llama 3.2 90B Vision ve Meta tarafından sunulan Llama 3.2 3B, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Llama 3.2 90B Vision, 128K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.00/$0.00 fiyat sunarken; Llama 3.2 3B, 128K token bağlam penceresi ve $0.00/$0.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.

Birebir Karşılaştırma (VS)

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Meta

Llama 3.2 90B Vision

Yerel Çok Modlu Yapay Zeka

Meta tarafından geliştirilen Llama 3.2 90B Vision; yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 75 token/sn hız, 44/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişimi sunar.

Intelligence Index44 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

28.5%

Meta

Llama 3.2 3B

Açık Ağırlıklı Temel Model

Meta tarafından geliştirilen Llama 3.2 3B; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 240 token/sn hız, 52/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık e

Intelligence Index52 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Bir Bakışta Temel Farklar

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Llama 3.2 3B is faster at 240 tok/s vs 75 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureLlama 3.2 90B VisionLlama 3.2 3B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4452
Provider
MetaMeta
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s240 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
28.5%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
48.2%N/A

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Llama 3.2 3B
+220% faster generation
Context
Tied
128K tokens window

Doğrulanmış Benchmark Puanları

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Llama 3.2 90B VisionLlama 3.2 3B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

28.5%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

48.2%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

73.5%vs56.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1260ptsvs1190pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs240 tok/s

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Llama 3.2 90B Vision0.58s
Llama 3.2 3B0.16s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Llama 3.2 90B Vision7.25s
Llama 3.2 3B2.24s

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Llama 3.2 90B Vision Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Llama 3.2 3B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Llama 3.2 90B Vision · Strengths & Key Advantages

  • 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 28.5% · GPQA Diamond 48.2%)
  • Sadece 580 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 75 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (90B)
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Llama 3.2 3B · Strengths & Key Advantages

  • 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 4K çıktı tokenı kapasitesi (MMLU-Pro 56.5% · Arena Elo 1190)
  • Sadece 160 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 240 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (3B)
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricLlama 3.2 90B VisionLlama 3.2 3B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.20$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K3K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Teknik Özellikler

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureLlama 3.2 90B VisionLlama 3.2 3B
Official API Model ID (SDK)meta-llama/Llama-3.2-90B-Visionmeta-llama/Llama-3.2-3B
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2024-092024-09
Knowledge CutoffDecember 2023December 2023
ArchitectureMultimodal Adapter-Fused GQA TransformerPruned and distilled compact transformer
Parameters90B3B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 56 GB VRAM (4-bit Quantized) · 194 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 6 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

Llama 3.2 90B Vision vs Llama 3.2 3B: Hızlı Yanıtlar (SSS)

Which is more intelligent, Llama 3.2 90B Vision or Llama 3.2 3B?

Llama 3.2 3B is more intelligent. It scores 52 compared with 44 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Llama 3.2 3B is faster, generating 240 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model has lower latency?

Llama 3.2 3B has lower latency, with a time to first token of 0.16s compared with 0.58s.

Sonuç

Hem Llama 3.2 90B Vision (yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Llama 3.2 3B (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Llama 3.2 3B karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Llama 3.2 3B daha yüksek üretim hızı sağlar; Llama 3.2 90B Vision ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için Llama 3.2 90B Vision mi yoksa Llama 3.2 3B mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Llama 3.2 3B önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

Llama 3.2 90B Vision ve Llama 3.2 3B API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

Llama 3.2 90B Vision 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, Llama 3.2 3B $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette Llama 3.2 90B Vision daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

Llama 3.2 90B Vision 128K token bağlam penceresi sunarken Llama 3.2 3B 128K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Llama 3.2 3B öndedir.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

Resmi kaynaklar: Meta ve Meta resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).